自然言語生成

自然言語生成（Natural Language Generation / NLG）とは、コンピューターが構造化データ・知識ベース・内部表現から、人間が読める自然な文章を生成するNLP（自然言語処理）の下位分野です。NLP全体はNLU（自然言語理解）とNLGの二つの側面から構成されます。

古典的なNLGシステムはルールベースで、データベースの数値から定型文を生成するものでした（天気予報・財務レポートの自動生成など）。現代のLLMはTransformerベースの大規模モデルにより、はるかに流暢で文脈に合った文章を生成できるようになっています。

NLGの主要タスクには、テキスト要約・機械翻訳・質問応答・対話生成・データ-to-テキスト変換などが含まれます。評価指標にはBLEU・ROUGE・BERTScoreなどが使われます。

LLMの登場によりNLGの能力は飛躍的に向上し、従来は人間しかできなかった創造的な文章生成・論述・コーディングなどが実用的な品質で自動化できるようになりました。一方でハルシネーション（事実誤認）の問題は依然として課題であり、RAGや出典付き生成などの対策技術が発展しています。